印度分析MCP服务器-部署
概述
这是一个模型上下文协议(MCP)服务器,提供对PostgreSQL中存储的印度消费者分析数据的访问。
特性
- 渐进式上下文加载:按需获取架构和元数据
- SQL查询执行:使用自动加权运行SELECT查询
- NCCS合并:自动社会经济阶层合并(A/A1→A, B→B、 C/D/E→C/D/E)
- 加权分析:所有用户计数自动加权以表示人口
- HTTP API:用于测试和集成的RESTful端点
部署
渲染(推荐)
- 将此存储库推送到GitHub
- 连接到渲染
- 使用随附的进行部署
render.yaml配置 - 环境变量已在中预先配置
render.yaml
手动部署
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# Set environment variables
export DATASET_1_NAME=digital_insights
export DATASET_1_DESC="Mobile app usage data"
export DATASET_1_CONNECTION="postgresql://..."
export DATASET_1_DICTIONARY='{"digital_insights": "Main table"}'
# Run server
python server.pyAPI终点
健康检查
GET /
GET /health列出数据集
GET /datasets执行查询(测试)
POST /query
Content-Type: application/json
{
"dataset_id": 1,
"query": "SELECT app_name, SUM(weights) as users FROM digital_insights GROUP BY app_name LIMIT 10"
}数据库模式
数字洞察表
包含移动应用使用数据的主表:
vtionid:用户标识符package:应用程序包名称app_name:人类可读的应用程序名称duration_sum:总使用时间event_count:事件数量date:活动日期type:事件类型(例如“app_usage”)cat:应用程序类别genre:应用类型age_bucket:用户年龄组gender:用户性别nccs_class:社会经济阶层(A、B、C、D、E)state_grp:州/地区weights:代表性权重(用户代表N个其他人)population:人口部分day_of_week:星期几
数据统计
- 总行数: 839,077
- 唯一用户: 634
- 独特的应用程序: 2,138
- 加权用户总数530万
- 日期范围:1970年1月1日至2025年12月8日
MCP工具
服务器提供以下MCP工具:
- get_text:渐进式上下文加载(0-3级)
- list_available_datasets:列出所有已配置的数据集
- get_dataset_schema:获取特定数据集的架构
- run_query:使用自动加权执行SQL查询
与MCP客户端一起使用
克劳德桌面
添加到 claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"indian-analytics": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/indian_analytics_mcp.py"],
"env": {
"DATASET_1_NAME": "digital_insights",
"DATASET_1_DESC": "Mobile app usage data",
"DATASET_1_CONNECTION": "postgresql://...",
"DATASET_1_DICTIONARY": "{\"digital_insights\": \"Main table\"}"
}
}
}
}安全
- 只读查询(仅限SELECT)
- 已阻止危险的SQL关键字
- 连接池可防止资源耗尽
- 无身份验证(添加用于生产)
支持
有关问题或疑问,请查看日志:
# On Render
View logs in Render dashboard
# Local
Check console output版本
1.0-初始部署
